Table1_Third-line treatment patterns in HER2-positive metastatic breast cancer: a retrospective analysis of real-world data in Canada.xlsx
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing demand for real-world data pertaining to the usage of cancer treatments, especially in settings where no standard treatment is specifically recommended. This study presents the first real-world analysis of third-line treatment patterns in HER2-positive metastatic breast cancer (mBC) patients in Canada. The purpose was to assess evolution of clinical practice and identify unmet needs in post-second-line therapy. Retrospective data from medical records of 66 patients who received third-line treatment before 31st October 2018, and data from 56 patients who received third-line treatment after this date, extracted from the Personalize My Treatment (PMT) cancer patient registry, were analyzed. In the first cohort, the study revealed heterogeneity in the third-line setting, with trastuzumab, lapatinib, and T-DM1 being the main treatment options. Even though data were collected before the wide availability of tucatinib, neratinib and trastuzumab deruxtecan in Canada, the PMT cohort revealed the emergence of new therapeutic combinations and a shift from lapatinib usage to T-DM1 choice was observed. These findings underscore the evolving nature of third-line treatment strategies in Canada, a facet that is intrinsically tied to the availability of new drugs. The absence of a consensus on post-second-line treatment highlights the pressing need for more efficient therapeutic alternatives beyond the currently available options. This study not only offers valuable insights into the present landscape of third-line treatment in Canada but validates the significance and effectiveness of the PMT registry as a tool for generating pan-Canadian real-world evidence in oncology and its capacity to provide information on evolution of therapeutic practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».